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《福州大学》 2006年
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小波神经网络算法的改进与应用

张国彬  
【摘要】:小波变换是当前国际上广泛应用的一种新的数学理论及方法,而以小波函数作为神经元的激活函数的前馈型神经网络—小波神经网络,目前也被广泛应用到各个领域。本文主要对小波神经网络的学习算法、参数初始化和结构优化设计方法进行研究,并提出了改进算法。 在学习算法方面,针对传统小波神经网络学习算法存在的缺点,介绍了几种常见的改进的小波神经网络的学习算法,并提出了一种新的学习算法:基于退火思想的蚁群遗传算法,该算法把模拟退火算法的随机扰动思想引入到蚁群遗传算法的交叉和变异操作中,对交叉和变异后的个体以动态概率替换原个体,这种动态的概率使得对操作具有偏好性。这种偏好性使得算法的搜索具有方向性,从而算法具有强的局部搜索能力:而偶尔的方向偏差,又使得算法可以克服局部极值的约束,跳出局部极值邻域实现全局搜索。因此,本文提出的基于退火思想的蚁群遗传算法是一种具有强局部搜索能力的全局搜索算法。把它作为小波神经网络的学习算法,可以搜索到一组网络参数,使得网络对样本的拟合效果理想。在参数初始化方面,本文介绍了一种将小波网络的初始参数设置和小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法。在结构优化方面,针对基于框架的小波神经网络存在的网络冗余性较大的问题,本文提出一种基于蚁群遗传-粗糙集的网络结构优化设计方法。首先通过时频分析确定小波神经网络的初步构造,在此基础上,根据粗糙集属性约简的概念,去除冗余的隐层节点,达到优化网络结构的目的。 本文的最后,应用这些改进算法提出小波神经网络分类器模型,并用该模型构造了淋巴细胞分类器和交通图像分类器,实验结果表明分类器性能良好。
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